NVIDIA представляет новое поколение высокопроизводительных рабочих станций
В основе рабочих станций на базе NVIDIA для анализа данных лежит мощная референсная архитектура из двух GPU NVIDIA Quadro RTX™ и ПО для ускоренного анализа данных NVIDIA CUDA-X AI™, которое включает RAPIDS™, TensorFlow, PyTorch и Caffe. CUDA-X AI – это набор библиотек, позволяющих создавать современные вычислительные приложения, использующие преимущества платформы GPU-ускоренных вычислений NVIDIA.
«Анализ данных – это одна из самых быстрорастущих областей информатики, которая оказывает влияние на все области промышленности. Компании стремятся раскрыть потенциал своих бизнес данных с помощью машинного обучения и активно нанимают специалистов, которым необходимы мощные рабочие станции, спроектированные специально под их нужды, - говорит Дженсен Хуанг (Jensen Huang), генеральный директор NVIDIA. - Вместе с партнерами мы представляем рабочие станции для работы с данными, построенные на базе наших GPU Turing с тензорными ядрами и библиотек CUDA-X AI. Они позволяют специалистам создавать модели прогнозирования, которые смогут радикальным образом изменить их бизнес».
Рабочая станция для анализа данных с ускорением GPU NVIDIA
Задачи анализа данных вовлекают массивные наборы данных и требуют мощных возможностей. Рабочие станции на базе NVIDIA позволяют специалистам быстро и точно подготавливать, обучать и разворачивать модели. Возможности и преимущества:
- Два GPU Quadro RTX высокого уровня — основанные на архитектуре NVIDIA Turing™ и предназначенные для корпоративного использования два GPU Quadro RTX™ 8000 и 6000 обеспечивают производительность до 260 терафлопс и 96ГБ памяти с технологией NVIDIA NVLink®. Рабочие станции на базе Quadro RTX обладают мощью и пропускной способностью для работы с большими объемами данных и большими нагрузками, а также графической мощью для 3D визуализации массивных наборов, включая VR.
- Программный стек — построенный на ОС Linux и контейнеров Docker:
NVIDIA CUDA-X AI — Набор библиотек GPU-ускорения для ускорения глубокого обучения, машинного обучения и анализа данных. CUDA-X AI включает cuDNN для ускорения примитивов глубокого обучения, cuML для ускорения алгоритмов машинного обучения, TensorRT™ для оптимизации обученных моделей для инференса и свыше 15 других библиотек. Вместе с GPU NVIDIA с тензорными ядрами они ускоряют рабочие процессы для разработки и развертывания ИИ приложений. CUDA-X AI можно интегрировать в фреймворки глубокого обучения, включая TensorFlow, PyTorch и MXNet, и ведущие облачные платформы, включая AWS, Microsoft Azure и Google Cloud.
NVIDIA RAPIDS — Набор GPU-ускоренных библиотек для подготовки данных, традиционного машинного обучения и анализа графов.
Anaconda™ Distribution — Вместе с компанией Anaconda NVIDIA предлагает Anaconda Distribution – инновационный подход для выполнения Python/R, анализа данных, ИИ и машинного обучения.
- Готовность к работе — Протестировано и оптимизировано вместе с производителями рабочих станций в соответствии с критическими для бизнеса требованиями.
- Опциональная программная поддержка—дополнительная забота с помощью разработанного NVIDIA ПО и контейнеров, включая фреймворки глубокого и машинного обучения.
Рабочие станции на базе NVIDIA, позволяющие специалистам по работе с данными работать локально, являются идеальным дополнением к портфолио решений для работы с данными компании NVIDIA.
«Рабочая станция на базе NVIDIA позволяет нашим специалистам проводить полную обработку огромных массивов данных быстрее, чем когда-либо, - говорит Майк Колмэй (Mike Koelemay), главный специалист по данным в Lockheed Martin Rotary & Mission Systems. - Использование RAPIDS для перевода большей части конвейера обработки данных на GPU сокращает время разработки, что ведет к более быстрому развертыванию и более быстрым результатам».